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CS229 课程笔记之八:在线学习

之前我们讨论的学习都是「批量学习」(batch learning)。批量学习的特点是我们会基于一个训练集进行学习,然后在独立的测试数据上评估学习得到的假设

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课程复杂性与计算机科学课程质量(CS CY)

在这篇研究论文中,我们描述了一项研究,涉及测量计算机科学系提供的本科课程的复杂性,然后将其与这些系的质量进行比较,这些质量由基于度量的排名系统确定。 研究目的是确定计算机科学系的质量与其提供的课程的复杂性之间是否存在关系。以前曾针对本科电气工程课程研究过课程复杂性与课程质量之间的关系,但结果令人吃惊。 已经发现,如果将《美国新闻与世界报道》的“最佳本科课程”排名用作质量的替代指标,那么较高和较低质量的电气工程课程之间的课程复杂性在统计上就存在显着差异。 此外,已经发现,高质量的电气工程程序往往具有较低的复杂性课程,反之亦然。在本文报道的研究中,为了确定程序质量与课程复杂性之间还存在反比关系,在本科计算机科学系中还收集了足够的数据。 Abdallah 原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.06761 课程复杂性与计算机科学课程质量(CS CY).pdf

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    CS229 课程笔记之十七:策略梯度

    本节将介绍一种 model-free 的算法,叫做「策略梯度」。该算法不需要像 model-based 的算法一样定义值函数,同时也不需要像 Q-learnin...

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    CS229 课程笔记之一:线性回归

    线性回归是一种监督学习算法,即给定一个训练集,去学习一个假设函数,用来尽量精确地预测每个样本对应的输出。从输出变量的离散程度来看,监督学习算法可以分为两类。线性...

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    课程 CS50-CS | 『撕书教授』经典重现!哈佛大学最受欢迎CS导论课

    Class Central发布的学习报告中,哈佛大学CS50系列课程常年占据CS榜单高位,一次次印证了CS50难以撼动的地位与高口碑。 5.png CS50是哈佛大学 Engineering and Applied Sciences 学院开设的系列计算机课程,讲解游戏开发、Web编程、法律、商业、计算机等领域用到的基础CS技能。 打开B站视频,感受课程节奏 9.png 安装教学团队提供的学习环境 8.png 通过哈佛/耶鲁/edX的账号,可以申请CS50提供的编程IDE环境。 地址:https://ide.cs50.io 下载课程代码,找到对应位置 10.png 参考链接 [1]课程官网:https://cs50.harvard.edu/college/2020/fall / [2] IDE获取:https://ide.cs50.io [3] B站课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Hh411W7Up [4] CS50-CS课程资料页面

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    CS229 课程笔记之十:因子分析

    。因此我们无法写出该分布的概率密度函数,也就无法对其建模。我们可以将其理解为线性方程组求解,未知数的个数比方程数目多,因而无法完全求出所有未知数。原文使用了仿射...

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    CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程

    作者:杜客 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20878530 来源:知乎 译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial ,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业。 该教程是由Volodymyr Kuleshov和Isaac Caswell为课程CS 228创建的。 在这个课程中,我们使用的是2.7版本。 如何查看版本呢?使用python --version命令。

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    CS229 课程笔记:机器学习的实用建议

    对于一个学习算法,有着各种各样的调试手段,不同的调试手段可以解决不同的问题,需要根据实际情况进行选择。学习算法的问题大致可以分为两类:「高偏差/方差」问题以及「...

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    CS229 课程笔记之四:生成学习算法

    左边的图就是标准正态分布,而可以看到随着非对角线上数值的增大,分布在45度方向上压缩的幅度越大,通过下面的轮廓图可以更清楚地展现这个特点:

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    将计算纳入统计和数据科学课程CS

    将计算纳入统计和数据科学课程:创意结构、新颖的技能和习惯及教授计算思维的方法(CS) 尼古拉斯·霍顿,约翰娜·哈丁 诺兰和坦普尔朗(2010年)主张计算在统计课程中的基本作用。 我们认为,社区必须加倍努力,在统计和数据科学课程中采用复杂的计算方法。我们希望这些文件为社会在这方面的努力提供有益的指导。

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    CS229 课程笔记之五:支持向量机

    image.png 「以上就是 CS229 中关于支持向量机的全部阐述。」 思维导图 ?

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    CS229 课程笔记之六:学习理论

    模型可以理解为假设(hypothesis)的集合。可以看到,过于简单或复杂的模型都不能对训练集之外的数据给出合理的预测,这表示训练集学习得到的东西并不能被很好地...

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    深度学习的教学和课程,与传统 CS 的教学和课程有什么区别?

    深度学习的课程和传统计算机课程有很大的不同,也可以说 “独树一帜”,其独特性主要来自于: 1. 前置课程多 2. 缺乏完整的理论体系 3. 繁多的调参技巧 4. 知识迭代速度快 5. 以几门传统的计算机课程 (数据结构和算法、数据库、操作系统) 为参照对象,我觉得深度学习课程设置有以下不同: 1. 前置课程要求较多,需要较广的基础知识 一般我们把深度学习 / 机器学习的课程安排在大三以后,而研讨课 (seminar) 一般安排在研究生博士阶段,这与大部分传统计算机课程不同。 大部分计算机科学课程有可以自洽的经典体系,短时间内理论上不会发生很大的变化。你看几年前的操作系统书籍或者课程,和现在的主流知识变化不是很大。 高学科交叉度,导致领域课程设置细分 深度学习的广泛使用使得其课程设置更加细分化。其他计算机课程一般都叫做 “XX 入门”,“中级 XX”,和 “高级 XX”。

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    CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(下)

    所以,最终测试的时候再使用测试集,可以很好地近似度量你所设计的分类器的泛化性能(在接下来的课程中会有很多关于泛化性能的讨论)。 测试数据集只使用一次,即在训练完成后评价最终的模型时使用。 如果数据是高维数据,考虑使用降维方法,比如PCA(wiki ref, CS229ref, blog ref)或随机投影。 3. 将数据随机分入训练集和验证集。

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    深度学习的教学和课程,与传统 CS 的教学和课程有什么区别?

    本文作者阿萨姆,整理自作者在问题《深度学习的教学和课程,与传统 CS 的教学和课程有什么区别?》下的回答, AI 研习社获其授权发布。 深度学习的课程和传统计算机课程有很大的不同,也可以说 “独树一帜”,其独特性主要来自于: 1. 前置课程多 2. 缺乏完整的理论体系 3. 繁多的调参技巧 4. 知识迭代速度快 5. 以几门传统的计算机课程 (数据结构和算法、数据库、操作系统) 为参照对象,我觉得深度学习课程设置有以下不同: 1. 前置课程要求较多,需要较广的基础知识 一般我们把深度学习 / 机器学习的课程安排在大三以后,而研讨课 (seminar) 一般安排在研究生博士阶段,这与大部分传统计算机课程不同。 高学科交叉度,导致领域课程设置细分 深度学习的广泛使用使得其课程设置更加细分化。其他计算机课程一般都叫做 “XX 入门”,“中级 XX”,和 “高级 XX”。

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    Udacity并行计算课程 CS344 编程作业答案

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    CS229 课程笔记之十六:LQR, DDP 和 LQG

    在上一章中我们介绍了马尔可夫决策过程,其中最优贝尔曼公式给出了最优值函数的求解方法:

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    CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上)

    本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译。本篇教程由杜客翻译完成。 在后面的课程中,我们可以看到计算机视觉领域中很多看似不同的问题(比如物体检测和分割),都可以被归结为图像分类问题。 图像分类流程 在课程视频中已经学习过,图像分类就是输入一个元素为像素值的数组,然后给它分配一个分类标签。完整流程如下: 输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种。 Nearest Neighbor分类器 作为课程介绍的第一个方法,我们来实现一个Nearest Neighbor分类器。

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    CS229 课程笔记之十一:主成分分析

    本章我们将介绍另一种降维方法:「主成分分析」法(PCA)。该方法更加直接,只需要特征向量的计算,不需要 EM 求解。

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    CS229 课程笔记之二:分类与逻辑回归

    之前我们讨论的是回归问题,即输出是连续值,现在我们来讨论输出是离散值的分类问题。本节我们将专注于二元分类问题,即输出 只能取 和 两个值。

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